Multiple Correspondence Analysis (Quantitative Applications in the Social Sciences)
โ Scribed by Professor Brigitte Le Roux, Professor Henry Rouanet
- Publisher
- Sage Publications, Inc
- Year
- 2010
- Tongue
- English
- Leaves
- 126
- Category
- Library
No coin nor oath required. For personal study only.
โฆ Synopsis
Requiring no prior knowledge of correspondence analysis, this text provides a nontechnical introduction to Multiple Correspondence Analysis (MCA) as a method in its own right. The authors, Brigitte LeRoux and Henry Rouanet, present thematerial in a practical manner, keeping the needs of researchers foremost in mind.Key FeaturesReaders learn how to construct geometric spaces from relevant data, formulate questions of interest, and link statistical interpretation to geometric representations.They also learn how to perform structured data analysis and to draw inferential conclusions from MCA.The text uses real examples to help explain concepts.The authors stress the distinctive capacity of MCA to handle full-scale research studies.This supplementary text is appropriate for any graduate-level, intermediate, or advanced statistics course across the social and behavioral sciences, as well as for individual researchers.
โฆ Table of Contents
001-r......Page 1
002-l......Page 2
002-r......Page 3
003-l......Page 4
003-r......Page 5
004-l......Page 6
004-r......Page 7
005-l......Page 8
005-r......Page 9
006-l......Page 10
006-r......Page 11
007-l......Page 12
007-r......Page 13
008-l......Page 14
008-r......Page 15
009-l......Page 16
009-r......Page 17
010-l......Page 18
010-r......Page 19
011-l......Page 20
011-r......Page 21
012-l......Page 22
012-r......Page 23
013-l......Page 24
013-r......Page 25
014-l......Page 26
014-r......Page 27
015-l......Page 28
015-r......Page 29
016-l......Page 30
016-r......Page 31
017-l......Page 32
017-r......Page 33
018-l......Page 34
018-r......Page 35
019-l......Page 36
019-r......Page 37
020-l......Page 38
020-r......Page 39
021-l......Page 40
021-r......Page 41
022-l......Page 42
022-r......Page 43
023-l......Page 44
023-r......Page 45
024-l......Page 46
024-r......Page 47
025-l......Page 48
025-r......Page 49
026-l......Page 50
026-r......Page 51
027-l......Page 52
027-r......Page 53
028-l......Page 54
028-r......Page 55
029-l......Page 56
029-r......Page 57
030-l......Page 58
030-r......Page 59
031-l......Page 60
031-r......Page 61
032-l......Page 62
032-r......Page 63
033-l......Page 64
033-r......Page 65
034-l......Page 66
034-r......Page 67
035-l......Page 68
035-r......Page 69
036-l......Page 70
036-r......Page 71
037-l......Page 72
037-r......Page 73
038-l......Page 74
038-r......Page 75
039-l......Page 76
039-r......Page 77
040-l......Page 78
040-r......Page 79
041-l......Page 80
041-r......Page 81
042-l......Page 82
042-r......Page 83
043-l......Page 84
043-r......Page 85
044-l......Page 86
044-r......Page 87
045-l......Page 88
045-r......Page 89
046-l......Page 90
046-r......Page 91
047-l......Page 92
047-r......Page 93
048-l......Page 94
048-r......Page 95
049-l......Page 96
049-r......Page 97
050-l......Page 98
050-r......Page 99
051-l......Page 100
051-r......Page 101
052-l......Page 102
052-r......Page 103
053-l......Page 104
053-r......Page 105
054-l......Page 106
054-r......Page 107
055-l......Page 108
055-r......Page 109
056-l......Page 110
056-r......Page 111
057-l......Page 112
057-r......Page 113
058-l......Page 114
058-r......Page 115
059-l......Page 116
059-r......Page 117
060-l......Page 118
060-r......Page 119
061-l......Page 120
061-r......Page 121
062-l......Page 122
062-r......Page 123
063-l......Page 124
063-r......Page 125
๐ SIMILAR VOLUMES
Emphasizing the parallels between linear and logistic regression, Scott Menard explores logistic regression analysis and demonstrates its usefulness in analyzing dichotomous, polytomous nominal, and polytomous ordinal dependent variables. The book is aimed at readers with a background in bivariate a
Berry and Feldman provide a systematic treatment of many of the major problems encountered in using regression analysis. The authors discuss: the consequences of violating the assumptions of the regression model; procedures for detecting when such violations occur; and strategies for dealing with th
Multiple Time Series Models introduces researchers and students to the different approaches to modeling multivariate time series data including simultaneous equations, ARIMA, error correction models, and vector autoregression. Authors Patrick T. Brandt and John T. Williams focus on vector autoregre
Although clustering--the classifying of objects into meaningful sets--is an important procedure, cluster analysis as a multivariate statistical procedure is poorly understood. This volume is an introduction to cluster analysis for professionals, as well as advanced undergraduate and graduate student